Modül 2 : Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımı

Eğitim Bilgileri:

• Eğitim Türü: Uluslararası Eğitim Programı
• Süresi: 1 Saat
• Eğitim Yöntemi: Çevrim içi
• Eğitim ve Sertifika Süreci:  Katılımcılara, katıldıkları her çevrim içi modülün sonunda çevrim içi ortamda katılım sertifikası verilecektir. Uzmanlık sertifikası için 6 modülün tamamına eksiksiz katılım zorunludur. Yüz yüze eğitimin ardından çevrim içi değerlendirme sınavı uygulanacak; 70 puan ve üzeri alan katılımcılar uzmanlık sertifikası almaya hak kazanacaktır.
• Eğitim Günleri: 

  TARİH	SAAT	KONU	EĞİTİMCİ	EĞİTİM ŞEKLİ
  13 Ekim 2026	19.00	Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımı	Prof. Dr. Agah Tuğrul Korucu	Çevrim içi

.

2. Eğitim Yeri

• Çevrim içi(Teams) gerçekleştirilecektir.

3. Eğitimin Amacı

Eğitimcilerin ders hazırlığı, içerik üretimi ve sınav süreçlerinde harcadıkları operasyonel zamanı yapay zekâ teknolojileriyle en aza indirip süreci hızlandırmaktır.

Katılımcıların yapay zekâ araçlarını ve yaklaşımlarını eğitim süreçlerine etkin biçimde dahil edebilecek temel kavramsal ve pratik farkındalığı kazanmalarını sağlamaktır. Program; öğretmen, akademisyen ve eğitimcilerin içerik üretimini hızlandırmalarına, öğretim süreçlerini yenilikçi yöntemlerle desteklemelerine ve yapay zekâyı öğrenci başarısını artıran stratejik bir araç olarak konumlandırmalarına rehberlik etmeyi hedefler.

4. Eğitimin Kazanımları

Eğitimi başarıyla tamamlayan katılımcılar;

• Sonuç Odaklı Yönergeler Hazırlama: İstenen çıktıyı tek seferde alabilmek için yapay zekâ araçlarına net, bağlamı belli ve eksiksiz görev komutları girer.

• Hızlı Ders İçeriği Üretimi: Çalışma kağıtları, canlandırma senaryoları ve sınıf içi etkinliklerini dakikalar içinde hazır hale getirir.

• Farklı Seviyelere Göre Materyal Uyarlama: Sınıftaki algı ve hız farklarını gözeterek aynı konuyu basitleştirilmiş ya da derinleştirilmiş versiyonlarıyla sunar.

• Soru ve Değerlendirme Taslağı Çıkarma: Konunun amacına uygun quiz, klasik soru ve ölçme ölçeklerini pratik biçimde kurgular.

• Çıktı Güvenilirliğini Denetleme: Üretilen metinlerin doğruluğunu kontrol eder; telif, intihal ve öğrenci veri gizliliğine zarar vermeyecek şekilde filtreler.

yetkinliklerini kazanacaktır.